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線形モデルと非線形モデルの違いをわかりやすく解説！

私たちの周りには、さまざまなデータを元に予測を行ったり、分析をしたりするためのモデルがあります。その中でも特に大きく分けられるのが「線形モデル」と「非線形モデル」です。今日は、この2つのモデルの違いを簡単に説明していきます。

線形モデルとは？

線形モデルとは、データの関係が直線的であることを仮定したモデルです。言い換えれば、入力と出力の関係が「y = ax + b」のように、aやbという定数を使って表せる場合のことを指します。ここで、xは入力の値で、yが出力の値になります。たとえば、身長と体重の関係は、ある程度線形モデルで表すことができます。

非線形モデルとは？

一方、非線形モデルは、データの関係が直線的でない場合のモデルです。つまり、入力と出力の関係が複雑で、グラフを描くと曲線になるようなものです。例えば、灯油の温度と粘度の関係は、非線形で表されます。このようにデータが直線で表せない場合に非線形モデルが使われます。

線形モデルと非線形モデルの違い

特徴	線形モデル	非線形モデル
表現形式	y = ax + b の形	y = f(x) 形式（fは非線形関数）
関係の複雑さ	比較的単純	複雑で多様
使われる場面	簡単な予測や分析に	複雑なデータ分析に

まとめ

線形モデルと非線形モデルの違いを理解することは、データを分析する上で非常に重要です。自分の扱うデータに適したモデルを選び、自分の目的にあった予測を行うことができるようになりましょう！

ピックアップ解説

線形モデルは、数式の形がy=ax+bのように直線で表されているため、シンプルで扱いやすいのが特徴です

でも、実際のデータはそう簡単にはいかないことも多いですね

例えば、体重と身長の関係も確かに線形的に見える瞬間もありますが、大人になった後の成長の仕方では必ずしも直線的とは言えません

実際には非線形モデルが必要になることが多いんです

そう考えると、モデル選びって奥深いなと感じませんか？

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